Analytics-gestuurde probleemoplossing transformeren: innovatieve strategieën omarmen

Jarenlang voelden bedrijven de druk om 'digitaal te transformeren', en die druk is toegenomen tijdens deze ongekende tijd waarin veel bedrijven geen keuze hadden dan operaties naar virtuele omgevingen te verplaatsen. Het coronavirus dwingt bedrijven om focus te verschuiven, tijdlijnen te heroverwegen en operaties te herbeoordelen. Bedrijven die het beste deze crisis doorstonden, hadden digitalisering van hun business geprioriteerd – met name investeringen in analytics en automatisering. Toch blijft AI een grijze zone voor veel zakelijke leiders. Hoe maken we data en analytics toegankelijker voor probleemoplossing naarmate we verschuiven naar een nieuwe normaliteit?

Om te slagen, moeten bedrijven hun mindset aanpassen. Het verhaal van 'heropening' is te simpel; we moeten 'herimageneren' wat bedrijven doen terwijl de wereld om ons heen verandert. Alleen met verse, datagestuurde inzichten gericht op operationele efficiëntie zullen bedrijven succesvol hun werk herimageneren. Ze kunnen een nieuw, spannend pad bewandelen door zakelijke inzichten te omarmen, gevoed door data en gedreven door analytics.

Probleemoplossing vraagt vandaag een nieuwe cultuur en denkwijze om inzichten sneller en effectiever te vinden. Het is tijd voor een moedige, verenigende software-catalyst die de lapsoplossing van bestaande data-analytics-oplossingen vervangt en barrières tussen zakelijke teams afbreekt.

In 1969 zette NASA een man op de maan met een glijliniaal, maar we zouden ons zorgen maken als ze dat vandaag deden. We mogen vandaag werk niet met instrumenten van het verleden doen. Dataverwerking en analytics zijn niet anders.

Procesautomatisering

De enterprise-ruimte is lang een innovatie-hub. Intelligente, datagestuurde technologieën maken menselijke besluitvorming mogelijk en bevrijden werknemers van saai basiswerk. Het is de ultieme synergie van menselijke intuïtie en analytisch inzicht. Naarmate meer organisaties evolueren naar een technologie- en datagestuurde cultuur, is de snelheid waarmee slimme systemen over alle bedrijfsdelen geschaald kunnen worden, de echte maatstaf voor zakelijk succes.

Toch bestaat een informatie-ongelijkheid voor veel bedrijven. Naarmate verzamelde data explodeert, overmacht de hoeveelheid de capaciteit van legacy-systemen om het te verwerken en waardevolle output af te leiden. Werknemers weten niet hoe ze de data moeten gebruiken. Organisaties hebben geen keuze dan om zich te richten op smalle datadeeltjes – een onvolledige fractie waar oplossingen een groter percentage van het geheel vereisen.

De opkomende categorie Analytic Process Automation (APA) kan de sleutel zijn om het beste van mens en machine op schaal te vangen. APA automatiseert zakelijke processen en geeft zelfs novice-kennismensen directe self-service toegang tot zakelijk-kritieke datainzichten op snelheid. In de praktijk betekent dit: meer medewerkers kunnen data adopteren – en ervoor profiteren – met minimale training. Dit verdampt de bekende spanning tussen dataspecialisten en zakelijke managers, waar de laatste afhankelijk waren van de toegang van de eerste. APA democratiseert data-analytics op een manier die de zakelijke wereld nog niet heeft gezien.

Vraag het Gymshark, direct-to-consumer sportkleding retailer. Ze verzamelen klantdata van live events, sociale media betrokkenheid, en workout programma's op hun app. Door toegang tot deze data uit te breiden, complexe dataprocessen te automatiseren, en datavaardigheden van medewerkers over het bedrijf te verbreden, werkt de informatie hard voor het bedrijf en geeft nieuwe zichtbaarheid in prestaties. Dit maakt werknemers gemachtigd om slimme beslissingen te nemen. Bijvoorbeeld: het bedrijf gebruikt nu data over klantuitgaven, geslachtsverdeling, en app-betrokkenheid om intelligent locaties voor pop-up retail events te kiezen, met analytics om te bepalen welke stad meer mensen heeft die aankopen deden binnen een bepaalde straal – en dankzij een APA-platform is de data-analyse in een fractie van de tijd gedaan.

Midden in de Covid-19 crisis heeft snelle analytics Gymshark nimbel en efficiënt gehouden in dagelijkse besluitvorming tijdens de verschuiving naar online aanwezigheid.

Kritiek: gewone werknemers benutten deze transformationele inzichten, vaak APA vanuit huis. In een wereld met slechts ongeveer twee miljoen data science PhDs, maakt APA elke werknemer effectief op tot een data-werker die zakelijke uitdagingen kan oplossen en zakelijke resultaten versnelt die ROI drijven.

Achterstallige evolutie

Er zijn parallellellen voor deze evolutie. Er was een tijd dat een website bouwen betekende: uitgebreide code leren schrijven. Dit evolueerde naar een deeltjes self-service model via open-source software, en nu laten eenvoudige drag-and-drop features iedereen met een idee een gepersonaliseerde website maken.

Net als bij webontwikkeling, laten APA-platforms gebruikers sneller bij de creatieve of 'denkfase' komen. Het overslaat de saaie taken van data bronnen, schoonmaken en organiseren. Het equivalent van web design's gebruiksvriendelijke drag-and-drop zijn de honderden bouwstenen die het maken van nuttige analytische models opstarten.

Door een unified methode van data-analytics beheren, zakelijke processen automatiseren en medewerkers opwaarderen om tijd te besteden aan strategisch oplossen, herschikt APA hoe bedrijven datagestuurde inzichten genereren en erop handelen. Dit stelt opgeschoolde medewerkers in alle bedrijfsdelen in staat harde vragen te stellen en snelle antwoorden te krijgen zonder altijd te vertrouwen op de gevorderde vaardigheden van data-experts.

Voorspelling op snelheid

Door een reeks omslachtige point solutions te vervangen door één platform dat over de gehele analytische reis zit, stelt APA iedereen in elke organisatie in staat voorspellende modellen te bouwen en predictieve data-analytics te gebruiken voor snelle winsten. Vroeger was data gereserveerd voor machine learning specialisten, maar met het juiste, complete systeem zijn we een stap dichter bij het dichten van de analytics skills gap. Hoe meer werknemers gemachtigd worden, hoe meer AI zowel verklaarbaar als herhaalbaar wordt.

Bedrijven gebruiken APA nu cross-industry voor diverse tijdsgevoelige doeleinden: luchtvaartmaatschappijen voor brandstofhedging, retailers voor hyperlokale merchandising, sportteams voor sentimentanalyse.

In recente jaren hebben technologie-giganten bewezen wat bereikt kan worden wanneer data en analytics het hart van een businessmodel vormen. Het is geen verrassing dat de vijf meest succesvolle bedrijven allemaal data-gestuurd zijn, allemaal gevoed door een kernfocus op data om klanten te begrijpen, te markten en omzet te verhogen. Deze cultuurshift om toegang tot data en analytics te democratiseren over een organisatie heeft deze bedrijven in staat gesteld om snel te kapitaliseren op de data-economie en digitale transformatie te versnellen.

Kritieke timing?

We staan op een kruispunt wat betreft zakelijke strategie en data-integratie. Vandaag is het potentieel van bedrijven om op te lossen beperkt omdat slechts een klein fractie van beschikbare organisatiedata gebruikt wordt. De sleutel om de blokkade te doorbreken, komt neer op het aanpakken van de skills gap, en het introduceren van platforms die intuitief zijn en capabel om te synchroniseren met de bestaande workforce. Het is universeel geaccepteerd dat data waarde toevoegt, maar alleen als werknemers relevante, actionable inzichten kunnen selecteren.

De nieuwe APA-categorie in analytics helpt bedrijven dit frontaal aan te pakken, en biedt precies wat ze nodig hebben voor groei, personeel machtigen en tijd creëren voor creatieve probleemoplossing. De sleutel is eenvoud.